Mẫu và phương pháp chọn mẫu cho Đề tài nghiên cứu khoa học y học

PGS.TS Y học Vũ Khắc Lương Nghiên cứu 23,874 lượt xem 16 Tháng mười hai, 2019

0:000:00

Đang tạo file âm thanh, vui lòng chờ trong giây lát...

Chia sẻ

Sao chép liên kết

Đầu trang

Mẫu và phương pháp chọn mẫu cho Đề tài nghiên cứu khoa học y học

PGS.TS Y học Vũ Khắc Lương 23,874 lượt xem 16/12/2019

Trong bài viết về đối tượng và phương pháp nghiên cứu đã đề cập về nghiên cứu theo mẫu, nhưng mới rất sơ lược. Trong bài này nghiên cứu theo mẫu được đề cập sâu hơn, nhằm giúp các nhà khoa học và nghiên cứu viên (NCV) dễ dàng thực hành trong các nghiên cứu của mình.

Như chúng ta đã biết, lý tưởng nhất là nghiên cứu toàn bộ quần thể, tức là tất cả các đối tượng của quần thể nghiên cứu được xem xét hết, không trừ đối tượng nào. Nếu như vậy thì toàn bộ sai số do chọn mẫu (còn gọi là sai số ngẫu nhiên) không có (vì không nghiên cứu theo mẫu). Kết quả nghiên cứu có độ chính xác cao (tuy nhiên vẫn còn sai số thông tin).

Nhưng, nghiên cứu toàn bộ quần thể có nhược điểm lớn là:

Nhiều khi NCV không đủ nguồn lực cho nghiên cứu, nếu quần thể lớn.
Chất lượng điều tra có thể hạn chế do số lượng đối tượng nghiên cứu (ĐTNC) lớn;
Nếu nghiên cứu được thực hiện trên số ĐTNC đủ lớn và đại diện thì vẫn ngoại suy được cho quần thể đó [1].

Do vậy, các NCV thường hay nghiên cứu theo mẫu. Một mẫu tốt là mẫu cần có hai điều kiện là: Đại diện và đủ lớn [2]. Để cho mẫu đảm bảo đủ hai điều kiện này, chúng ta đi sâu các vấn đề sau.

1. Một số khái niệm:

1.1.Quần thể nghiên cứu: Là quần thể bao gồm tất cả các ĐTNC mang đặc tính nghiên cứu, mà từ quần thể này mẫu được rút ra.

1.2.Mẫu: Mẫu là một phần của quần thể nghiên cứu, bao gồm một số ĐTNC, được chọn theo một quy luật nhất định và thường là đại diện cho đặc tính nghiên cứu của quần thể nghiên cứu.

1.3. Tham số quần thể: Là chỉ số của một hiện tượng nào đó/ đặc tính nghiên cứu nào đó khi quan sát toàn bộ quần thể. Tham số này có được khi và chỉ khi điều tra toàn bộ quần thể. Thông thường, người ta điều tra một mẫu đại diện và đủ lớn để có được tham số của mẫu, từ đó ước lượng ra tham số của quần thể. Tham số này gồm có: Trung bình quần thể (kí hiệu µ); phương sai (kí hiệu σ² ); độ lệch chuẩn (kí hiệu σ); tỉ lệ (kí hiệu P)…

2.4.Tham số của mẫu: Là chỉ số của một hiện tượng nào đó/ đặc tính nghiên cứu nào đó khi quan sát trong mẫu rút ra từ quần thể [5]. Tham số này gồm: Trung bình mẫu (kí hiệu $\frac{ }{x}$ ); phương sai mẫu (kí hiệu: s²); độ lệch chuẩn của mẫu (kí hiệu: s); tỉ lệ của mẫu (kí hiệu: p)…

2. Mối quan hệ giữa quần thể và mẫu.

Giả dụ, ta nghiên cứu 5000 sinh viên của Trường X, ta tính được chiều cao trung bình (CCTB) của số sinh viên này là 168 cm (kí hiệu µ = 168). Nếu ta lấy một mẫu ngẫu nhiên và đủ lớn (giả dụ: M₁= 400 sinh viên), ta đo CCTB của 400 sinh viên này là: $\frac{ }{x1}$ = 165 cm. Nếu ta lấy một mẫu khác là M₂ = 400, ta lại được CCTB của mẫu này là $\frac{ }{x2}$ = 165,9 cm. Nếu ta lấy một mẫu khác là Mn = 400, ta lại được CCTB của mẫu này là $\frac{ }{X}$ _n = 169 cm… CCTB của các mẫu luôn dao động quanh CCTB của quần thể (µ = 168 cm). Như vậy CCTB của mẫu hiếm khi trùng với CCTB quần thể mà chỉ dao động quanh đó, lúc cao hơn, lúc thấp hơn. Nếu đem cộng các CCTB của tất cả các mẫu rút ra từ quần thể rồi chia trung bình, ta sẽ được CCTB của quần thể là 168 cm. Tức:

µ = $\frac{ }{x1}$ + $\frac{ }{x2}$ +… $\frac{ }{xn}$ )/n

Sai số chuẩn phản ảnh độ dao động hay biến thiên của các số trung bình mẫu (sample averages) tức chính là : $\frac{ }{x1}$ ; $\frac{ }{x2}$ … $\frac{ }{xn}$ ).

Gọi thông số trung bình của một quần thể là μ (chúng ta không biết giá trị thật của μ). Chúng ta có thể ước lượng gián tiếp μ qua số trung bình của mẫu là $\frac{ }{x}$ và độ lệch chuẩn của mẫu là s. Theo lí thuyết xác suất của phân phối chuẩn (dựa theo độ lệch chuẩn: SD), chúng ta có thể phát biểu rằng:

68% quan sát trong tổng thể/quần thể đó (ở đây là chiều cao: CC) có giá trị từ : $\frac{ }{x}$ - s đến $\frac{ }{x}$ + s;

95% quan sát trong tổng thể/quần thể đó (CC) có giá trị từ $\frac{ }{x}$ - 1.96*s đến $\frac{ }{x}$ + 1.96*s ;

99% quan sát trong tổng thể/quần thể đó (CC) có giá trị từ $\frac{ }{x}$ - 3*s đến $\frac{ }{x}$ + 3*s.

Nếu gọi theo sai số chuẩn: SE, chúng ta có thể phát biểu rằng:

68% số trung bình từ mẫu có giá trị từ $\frac{ }{x}$ - SE đến $\frac{ }{x}$ + SE;

95% số trung bình từ mẫu có giá trị từ $\frac{ }{x}$ - 1.96*SE đến $\frac{ }{x}$ + 1.96*SE;

99% số trung bình từ mẫu có giá trị từ $\frac{ }{x}$ - 3*SE đến $\frac{ }{x}$ + 3*SE.

Chú ý quan trọng:

- Độ lệch chuẩn (SD) phản ánh độ biến thiên của các quan sát trong một tổng thể/quần thể.

- Sai số chuẩn (SE) phản ánh độ dao động của các số trung bình mẫu được chọn từ quần thể.

- Sai số chuẩn (SE) không cung cấp thông tin về độ biến thiên của CC trong quần thể mà chỉ mô tả dự dao động của các số trung bình mẫu.

- Sai số chuẩn (SE) thấp hơn độ lệch chuẩn, bởi vì nó chính bằng độ lệch chuẩn chia cho căn bậc 2 của cỡ mẫu [3].

- Kí hiệu khác nhau giữa tham số của mẫu và của quần thể được xem ở bảng số 1.

Bảng 1. Tham số mẫu và tham số của quần thể

Các tiêu thức	Tham số quần thể	Tham số mẫu
Trung bình số học (mean)	µ	$\frac{ }{x}$
Phương sai (variance)	σ ²	s²
Độ lệch chuẩn (Standard deviation)	σ	s
Tỉ lệ (Proportion)	P	p
Khác nhau giữa hai giá trị trung bình	(µ1 - µ2)	( $\frac{ }{x1}$ - $\frac{ }{x2}$ )
Khác nhau giữa hai tỉ lệ	( P1 –P2)	(p1 –p2)

Lỗi chọn mẫu là khó tránh được, nên khi nhiều mẫu có cùng cỡ mẫu được rút ra từ một quần thể nghiên cứu sẽ cho các tham số mẫu khác nhau. Chúng có thể là các giá trị trung bình ( $\frac{ }{x}$ ) với các biến định lượng hoặc là các tỉ lệ nếu là biến định tính. Tập hợp các tham số mẫu này sẽ cho một phân bố mẫu.

Hình 1 cho thấy, chúng ta không cần suy luận thống kê, tức không dùng trắc nghiệm thống kê để kiểm định số liệu khi thực hiện nghiên cứu:

- Toàn bộ quần thể (vì không có sai số do chọn mẫu, còn gọi là sai số ngẫu nhiên).

- Nghiên cứu theo mẫu không xác suất (vì cũng không có sai số ngẫu nhiên).

Chúng ta chỉ dùng khoảng tin cậy (CI) và các test thống kê (test $\chi$ ², test t…)để kiểm định số liệu/suy luận thống kê khi và chỉ khi nghiên cứu theo mẫu với điều kiện cỡ mẫu đủ lớn và chọn mẫu ngẫu nhiên mà thôi. Nhờ vậy ta có thể ước lượng được các tham số của quần thể (cái mà chúng ta không biết được) thông qua các tham số của mẫu (cái mà chúng ta biết được từ mẫu) [4, 5].

Hình 1. Quan hệ giữa tham số của mẫu và của quần thể

3. Phân bố của các tham số mẫu.

Quay lại với ví dụ 5000 sinh viên của Trường X, ta có kết quả theo bảng 2:

Bảng 2. Kết quả điều tra chiều cao của sinh viên Trường X

Mẫu thứ:	Chiều cao trung bình mẫu: $\frac{ }{x}$ (cm)
1	165,0
2	165,9
…	…
k	169,0
…	…
n	165,1
Toàn bộ quần thể (5000 sinh viên)	µ = ( $\frac{ }{x1}$ + $\frac{ }{x2}$ +… + $\frac{ }{xk}$ +…+ $\frac{ }{xn}$ )/n = 168

Nếu biểu diễn các giá trị CCTB của bảng 2 trên biểu đồ số 1, ta thấy chúng có dạng hình sin, cân đối hai bên, đó là dạng phân bố chuẩn (Biểu đồ 1, hình A). Nếu chúng có phân bố không cân đối, tức đỉnh của nó lệch sang một bên, hay có hai đỉnh…thì gọi là phân bố không chuẩn (Biểu đồ 1, hình B, C và D).

Biểu đồ 1. Các kiểu phân bố số liệu.

3. Các loại mẫu hay gặp

3.1. Mẫu ngẫu nhiên đơn (MNNĐ)

3.1.1. Định nghĩa: MNNĐ là mẫu mà mọi ĐTNC trong quần thể đều có cùng một cơ hội (tức có cùng xác suất) được chọn vào mẫu. Ví dụ, với 5000 sinh viên của Trường X, ta chọn ngẫu nhiên 500 sinh viên để nghiên cứu chiều cao. Như vậy, mỗi sinh viên đều có cùng xác suất là 5000/500 = 10(%) vào mẫu.

3.1.2. Điều kiện cho dùng MNNĐ: Đặc tính nghiên cứu phải phân bố đồng đều trong quần thể nghiên cứu cả về không gian hay thời gian và các yếu tố khác. Nếu phân bố không đồng đều theo một yếu tố nào đó (không gian, thời gian, tuổi, giới, nghề nghiệp…) thì dùng mẫu này không tốt. Ví dụ, nghiên cứu chiều cao của thanh niên 18-25 tuổi của huyện M, nhưng đa số thanh niên có chiều cao >1,7 mét lại tập trung vào 3 xã nào đó trong 15 xã của huyện M thì ta dùng MNNĐ là không tốt. Không dùng MNNĐ khi đặc tính nghiên cứu phân bố tuần hoàn theo một chu kì nào đó hay phân bố không đồng đều trong quần thể nghiên cứu cả về không gian và thời gian và các yếu tố khác.

3.1.3.Cách tiến hành/ phương pháp chọn mẫu:

-Lập khung mẫu hay danh sách cá thể/ các ĐTNC;

-Dùng phương pháp chọn ngẫu nhiên như tung đồng xu, bốc thăm, bảng số ngẫu nhiên, máy tính…để chọn các ĐTNC vào mẫu. Chọn cho đến khi đủ cỡ mẫu.

3.1.4. Ưu và nhược điểm:

-Ưu điểm lớn: MNNĐ là đơn giản, đảm bảo tính ngẫu nhiên và tính đại diện cao; có thể lồng kĩ thuật chọn MNNĐ vào các kĩ thuật chọn mẫu khác.

-Nhược điểm: Đòi hỏi có danh sách các ĐTNC nhưng nhiều khi không có. Mặt khác, các cá thể/ ĐTNC nằm tản mác, rải rác trong quần thể nên mất khá nhiều thời gian đi tìm và thu thập số liệu.

3.2. Mẫu hệ thống (MHT)

3.2.1.Định nghĩa: Là mẫu mà mỗi cá thể/ ĐTNC được chọn cách nhau một khoảng nhất định và như nhau, bắt đầu bằng một cá thể được chọn ngẫu nhiên hay không. Nếu cá thể ban đầu này được chọn ngẫu nhiên thì gọi là mẫu ngẫu nhiên hệ thống (MNNHT).

3.2.2. Điều kiện cho dùng MNNHT: Khi đặc tính nghiên cứu phân bố đồng đều trong quần thể hay phân bố theo một chu kì nào đó. Nếu đặc tính nghiên cứu phân bố theo cụm hay tầng, cụm/tầng nhiều, cụm/tầng ít thì không nên dùng MNNHT.

3.2.3. Cách tiến hành:

-Lập khung mẫu hay danh sách cá thể/ các ĐTNC;

-Tính khoảng cách mẫu k:

- Cá thể/ ĐTNC đầu tiên được được chọn ngẫu nhiên hay không ngẫu nhiên, cá thể/ĐTNC thứ hai sẽ là số của cá thể/ ĐTNC đầu tiên + k. Cá thể/ĐTNC thứ ba sẽ là số của cá thể/ ĐTNC đầu tiên + 2k. Cá thể/ĐTNC thứ n sẽ là số của cá thể/ ĐTNC đầu tiên + (n-1).k… Cứ thế chọn tới khi đủ cỡ mẫu. Chú ý: Số của cá thể/ĐTNC đầu tiên được chọn luôn nhỏ hơn giá trị k.

(Còn nữa, xin xem tiếp kì sau!)

Tài liệu tham khảo

Trung tâm Dịch tễ học lâm sàng, Trường Đại học Y Hà Nội (1997) Áp dụng dịch tễ học, dịch tễ học lâm sàng trong nghiên cứu Y học, Trường Đại học Y Hà Nội, trang 3.
J.H.Abramson, Survey method in community medicine, Fourth edition, Churchill Livingstone, page 79.
Vietlod- Chuyên đề Kinh tế lượng ứng dụng trong NCKH, https://www.vietlod.com/phan-biet-do-lech-chuan-va-sai-so-chuan/2, cập nhật 11/12/2019.
Trương Việt Dũng, Dương Đình Thiện, Nguyễn Trần Hiển và cs (2011) “Một số bất cập khi ứng dụng thống kê và tin học trong nghiên cứu Y học”, Y học dự phòng, Y tế công cộng-Thực trạng và định hướng ở Việt Nam, Nhà xuất bản Y học, trang 190.
Lưu Ngọc Hoạt (2017) “Quần thể và mẫu nghiên cứu”, Thống kê sinh học và nghiên cứu khoa học Y học, Nhà xuất bản Y học, trang 105, 108.

Doctor SAMAN
Vũ Khắc Lương
Phó giáo sư, Tiến sĩ Y học, Giảng viên cao cấp Trường Đại học Y Hà Nội

[{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","subHtml":"\\frac{ }{x}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx1%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx1%7D","subHtml":"\\frac{ }{x1}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx2%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx2%7D","subHtml":"\\frac{ }{x2}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7BX%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7BX%7D","subHtml":"\\frac{ }{X}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx1%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx1%7D","subHtml":"\\frac{ }{x1}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx2%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx2%7D","subHtml":"\\frac{ }{x2}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bxn%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bxn%7D","subHtml":"\\frac{ }{xn}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx1%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx1%7D","subHtml":"\\frac{ }{x1}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx2%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx2%7D","subHtml":"\\frac{ }{x2}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bxn%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bxn%7D","subHtml":"\\frac{ }{xn}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","subHtml":"\\frac{ }{x}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","subHtml":"\\frac{ }{x}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","subHtml":"\\frac{ }{x}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","subHtml":"\\frac{ }{x}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","subHtml":"\\frac{ }{x}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","subHtml":"\\frac{ }{x}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","subHtml":"\\frac{ }{x}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","subHtml":"\\frac{ }{x}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","subHtml":"\\frac{ }{x}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","subHtml":"\\frac{ }{x}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","subHtml":"\\frac{ }{x}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","subHtml":"\\frac{ }{x}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","subHtml":"\\frac{ }{x}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","subHtml":"\\frac{ }{x}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx1%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx1%7D","subHtml":"\\frac{ }{x1}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx2%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx2%7D","subHtml":"\\frac{ }{x2}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","subHtml":"\\frac{ }{x}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cchi","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cchi","subHtml":"\\chi"},{"src":"\/resources\/upload\/images\/12.2019\/hinh-1-quan-he-giua-tham-so-cua-mau-va-cua-quan-the.jpg","thumb":"\/resources\/upload\/images\/12.2019\/hinh-1-quan-he-giua-tham-so-cua-mau-va-cua-quan-the.jpg","subHtml":""},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx%7D","subHtml":"\\frac{ }{x}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx1%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx1%7D","subHtml":"\\frac{ }{x1}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx2%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bx2%7D","subHtml":"\\frac{ }{x2}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bxk%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bxk%7D","subHtml":"\\frac{ }{xk}"},{"src":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bxn%7D","thumb":"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?%5Cinline%20%5Cfrac%7B%20%7D%7Bxn%7D","subHtml":"\\frac{ }{xn}"},{"src":"\/resources\/upload\/images\/12.2019\/bieu-do-1-cac-kieu-phan-bo-so-lieu.png","thumb":"\/resources\/upload\/images\/12.2019\/bieu-do-1-cac-kieu-phan-bo-so-lieu.png","subHtml":""},{"src":"\/resources\/upload\/images\/12.2019\/2019-12-16_085151.jpg","thumb":"\/resources\/upload\/images\/12.2019\/2019-12-16_085151.jpg","subHtml":""}]

Nghiên cứu

Ngũ nuy và 1 số chứng bệnh khác

05/10/2010 3,941 lượt xem

Ngũ nuy và 1 số chứng bệnh khác

Từ sự hài hòa giữa con người với thiên nhiên, suy nghĩ về vai trò...

27/05/2016 5,114 lượt xem

Thuyết tiến hóa của Charles Robert Darwin(1809 -1882) chỉ ra rằng: con người là một sản phẩm hình thành ở nấc thang tiến hóa cuối cùng...

Nghiên cứu khoa học phải biết chấp nhận thất bại

29/03/2016 2,840 lượt xem

Hiện nay sản phẩm Gallstone Saman bào chế từ thảo dược Việt Nam đã có trên thị trường. Bộ y tế cấp phép...

Dùng kiến thức y học bản địa Việt Nam trong dự phòng và điều trị

16/11/2019 1,622 lượt xem

Nhu cầu sử dụng Y học cổ truyền để dự phòng và điều trị bệnh trong cộng đồng có xu hướng ngày càng tăng, theo Tổ...

Thảo dược chống stress ô xy hóa trong nội mạc lòng mạch

25/12/2019 1,435 lượt xem

Stress ô xy hóa có thể gọi là 1 đả kích oxy hóa góp phần gây ra rối loạn chức năng nội mạch. Sal B làm...

Báo cáo nghiên cứu dung môi chiết xuất phytoestrogen trong sâm Tố nữ

21/04/2022 629 lượt xem

Mục tiêu, mục đích: So sánh một số dung môi chiết xuất để xác định dung môi tối ưu để chiết xuất cao tổng trong sâm...

Tác giả

PGS.TS Y học Vũ Khắc Lương

Số bài viết: 36

Quản lý chất lượng thông tin Y tế/bệnh viện (phần 2)

18/02/2021 2,011 lượt xem

Quản lý chất lượng thông tin y tế/bệnh viện

11/02/2021 1,563 lượt xem

Lập kế hoạch chiến lược bệnh viện

07/02/2021 2,527 lượt xem

Tổng quan về quản lý bệnh viện

31/12/2020 6,820 lượt xem

Quản lý nhân lực trong cơ sở y tế

28/12/2020 7,310 lượt xem

Xem thêm

Nổi bật

Viết phần đối tượng và phương pháp nghiên cứu cho Đề tài nghiên cứu khoa học y học

06/12/2019 38,850 lượt xem

Các loại ống thông và ống dẫn lưu

09/12/2013 38,494 lượt xem

Kỹ năng và kiến thức căn bản trong phẫu thuật

10/12/2013 25,435 lượt xem

Xây dựng đề cương nghiên cứu khoa học

11/03/2019 25,192 lượt xem

Mẫu và phương pháp chọn mẫu cho Đề tài nghiên cứu khoa học y học

16/12/2019 23,874 lượt xem

Sai số trong nghiên cứu y học và cách không chế

09/04/2020 22,354 lượt xem

VTV2 - Hướng đi mới trong nghiên cứu cải thiện cận thị học đường - Bs Hoàng Sầm & Gs Trương Việt Bình

Tả Phìn Hồ - Hà Giang, vùng đất thiên nhiên thuần khiết

Bác sĩ Hoàng Sầm giải đáp những thắc mắc về cây thông đất và sản phẩm Lohha Trí Não

VTV1 - Nghiệm thu “Phương Đông Đại Tràng” trên bệnh nhân Viêm đại tràng mãn tính thể phân lỏng nát

VTV1 - Tọa đàm khoa học dược liệu về Giá trị sử dụng của cây Ngải tiên và cây Chàm mèo - Tả Phìn Hồ

VTV3 - Bác sỹ Hoàng Sầm nói về Tai biến mạch máu não | Cẩm nang vàng cho sức khỏe

VTV1 - Tọa đàm hoạt chất trong cây Câu đằng ứng dụng điều trị rối loạn tiền đình

HGTV - Phát triển nông thôn bền vững vùng Tả Phìn Hồ từ cây dược liệu, cây chè bản địa và du lịch

Vì sao Dầu gội đầu Doctor Saman Giảo Cổ Lam tốt đến vậy - Bác sỹ Hoàng Sầm

Xem nhiều trong ngày

Hương phụ tử

03/08/2011

Sản phẩm từ cây trà Shan tuyết Tả Phìn Hồ - Hà Giang

12/06/2017

Giải Đáp Về Bệnh Thoát Vị Đĩa Đệm

15/04/2024

Khung chậu sản khoa

23/03/2010

Rượu tiết con Ba ba có khả năng gây liệt dục nam

04/10/2014

Giao Lưu Trao Đổi Khoa Học Công Nghệ

03/11/2023

Cao bản

17/08/2011

Các loại ống thông và ống dẫn lưu

09/12/2013

Cantex với can xi sinh học trong cơ thể

13/04/2015

Các tổn thương cổ tử cung

10/09/2012

Bài mới

Giải Đáp Về Bệnh Thoát Vị Đĩa Đệm

15/04/2024 287 lượt xem

Tại Sao Lại Không Khí Dung Thuốc Cho Ung Thư Phế Quản - Phổi...

09/11/2023 219 lượt xem

Tinh Dịch Có Đặc Tính Chống Trầm Cảm Không?

05/11/2023 272 lượt xem

Giao Lưu Trao Đổi Khoa Học Công Nghệ

03/11/2023 1,054 lượt xem

Y học bản địa Việt Nam tri ân ngày Phụ nữ Việt Nam 20/10

03/11/2023 114 lượt xem

Chết Vì Định Kiến, Thành Kiến Khoa Học

28/10/2023 1,242 lượt xem

Chữa Sỏi Tiết Niệu Có Sử Dụng MgB6 – Áp Dụng Lần Đầu

06/10/2023 319 lượt xem

Thông Điệp Của Gíao Hoàng PhaoLo VI Về Thuốc Tránh Thai

30/09/2023 563 lượt xem

Xem thêm

Chuỗi phòng khám

PHÒNG KHÁM NỘI TÂM THẦN - THẦN KINH

Đ/C: Số 166, tổ 1, phường Tích Lương, TP Thái Nguyên

ĐT: 0978.875.700

PHÒNG KHÁM NỘI TỔNG HỢP 538

Đ/C: Số 538, Lương Ngọc Quyến, TP Thái Nguyên

ĐT: 0913.618.359

PHÒNG KHÁM CHUYÊN KHOA Y HỌC CỔ TRUYỀN

Đ/C: Lô 12B, Ngõ 131, Ngọc Hồi, Hoàng Liệt, Hoàng Mai, Hà Nội

ĐT: 0904.134.909

PHÒNG CHẨN TRỊ Y HỌC CỔ TRUYỀN TẢ PHÌN HỒ

Đ/C: Thôn Phìn Hồ 3, xã Tân Thành, huyện Bắc Quang, tỉnh Hà Giang

ĐT: 0981.406.360

Du lịch Tả Phìn Hồ

[{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/0.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/0.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/1.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/1.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/2.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/2.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/3.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/3.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/4.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/4.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/5.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/5.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/6.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/6.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/7.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/7.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/8.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/8.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/9.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/9.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/10.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/10.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/11.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/11.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/12.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/12.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/13.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/13.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/14.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/14.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/15.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/15.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/16.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/16.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/17.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/17.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/18.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/18.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/19.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/19.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/20.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/20.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/21.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/21.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/22.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/22.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/23.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/23.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/24.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/24.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/25.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/25.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/26.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/26.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"},{"src":"\/public\/v4\/dulich-tph\/27.jpg","thumb":"\/public\/v4\/dulich-tph\/27.jpg","subHtml":"Du l\u1ecbch T\u1ea3 Ph\u00ecn H\u1ed3"}]